Skip to content

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 

History

2 Commits
 
 
 
 

Repository files navigation

Прогнозирование оттока клиентов для оператора связи


Python, Pandas, Matplotlib, Seaborn, OneHotEncoder, GridSearchCV, LogisticRegression, DecisionTreeClassifier, LGBMClassifier, CatBoostClassifier

Задача проекта: построить модель машинного обучения для прогноза оттока клиентов

Оператор связи хочет научиться прогнозировать отток клиентов. Если выяснится, что пользователь планирует уйти, ему будут предложены промокоды и специальные условия. Команда оператора собрала персональные данные о некоторых клиентах, информацию об их тарифах и услугах.

Оператор предоставляет два основных типа услуг:

  • Стационарную телефонную связь. Телефон можно подключить к нескольким линиям одновременно.
  • Интернет. Подключение может быть двух типов: через телефонную линию (DSL — «цифровая абонентская линия») или оптоволоконный кабель (Fiber optic).

Также доступны такие услуги:

  • Интернет-безопасность: антивирус (DeviceProtection) и блокировка небезопасных сайтов (OnlineSecurity);
  • Выделенная линия технической поддержки (TechSupport);
  • Облачное хранилище файлов для резервного копирования данных (OnlineBackup);
  • Стриминговое телевидение (StreamingTV) и каталог фильмов (StreamingMovies).

Были обучены 4 модели:

  • LightGBM
  • CatBoost
  • DecisionTree
  • LogisticRegression

Гиперпараметры подбирались с помощью гридсерча. Лучшая модель - LightGBM.

Releases

Packages

Contributors

Languages